基于判别超图和非负矩阵分解的人脸识别方法

非负矩阵分解是一种流行的数据表示方法,已广泛应用于图像处理和模式识别等问题.但是非负矩阵分解忽略了数据的几何结构. 而现有的基于简单图的学习方法只考虑了图像的成对信息,并且对计算相似度时的参数选择非常敏感. 超图学习方法可以有效地解决这些问题. 超图利用超边将多个顶点相连接用以表示图像的高维结构信息. 然而, 现有的大部分超图学习方法都是无判别的学习方法.为了提高识别效果, 提出了基于具有判别信息的超图和非负矩阵分解方法的新模型, 利用交替方向法进行迭代求解新模型, 并结合最近邻方法进行人脸识别. 在几个常用标准人脸图像数据库上进行实验, 实验结果表明提出的方法是有效的.     

非凸非光滑规划的最优性与对偶性

利用Ｃｌａｒｋｅ广义梯度定义的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数的广义凸性条件，首先讨论了非凸非光滑多目标规划的最优性，建立了其充分性条件与Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型必要条件；然后讨论了非凸非光滑单目标规划的广义Ｍｏｎｄ－Ｗｅｉｒ型对偶，建立了相应的弱对偶定量、强对偶定理及逆对偶定理，所得结果涵盖并推广了许多已知的最优性条件与对偶性定理。     

线性等式与不等式组稀疏解的唯一性条件

近年来,稀疏优化广泛应用在信号处理、机器学习、图像去噪和计算机视觉等方面,得到了深入的研究和快速的发展.本文考虑含有一般线性等式和不等式约束的广义l_(0-)最小化问题.尽管l_(0-)最小化问题是NP-困难的,但已有多种计算方法可以用来克服这一计算上的困难,其中一种常用的方法是,通过一个凸优化问题来近似求解原问题.具体地,用l_(1-)范数代替l_(0-)范数得到l_(0-)最小化问题的一个凸松弛.在这类方法中,研究什么条件可以保证两个问题等价是非常重要的.基于值域空间性质(RSP)的分析方法,本文提出广义l_(0-)最小化问题的RSP性质,并且证明在某些条件下,RSP性质可以保证l_(0-)最小化问题与它的凸松弛l_(1-)最小化问题是等价的.最后,本文对所使用的条件给出一些说明.     

多目标规划中广义非有不变凸

本文通过改进不变凸的定义，得到了一系列更广条件下的最优性条件和对偶定理。     

一个高阶三点边值问题的可解性

本文考虑以下三点边值问题：ｘ＾（ｎ）＝ｆ（ｔ，ｘ，．．．，ｘ＾ｎ－１）（０≤ｔ≤１），ｘ（０）＝ξ１，ｘ＾（ｉ）（ｃ）＝ξｉ＋１（０≤ｉ≤ｎ－３），ｘ（１）＝ξｎ，其中ｃ∈（０，１）ｇｎ ξｉ∈Ｒ＾ｋ是给定的，利用基于度理论的一定不动点定理，得到了关于以上边值问题的某些存在唯一性结果。     

求解退化单调线性互补问题极大互补解的复杂性

本文考虑求解退化单调线性互补问题的一类不可行内点算法，其中嵌入一个恢复算法，给出了用这类算法产生所考虑问题的一个精确极大互补解的复杂性．     

饱和溴水浸取硫化铁的一些问题及铁矿石中硫化铁的测定

铁矿石中硫化铁的测定,在一般情况下,均采用饱和溴水法。这是因为该法具有良好的选择性,并操作简便,测定结果稳定等优点。但在实践中,按规定的浸取条件下,硫化铁(特别是黄铁矿)浸取不完全,使该方法的推广应用受到限制。本文通过实验确定了影响黄铁矿在饱和溴水中浸取的因素及提出了提高黄铁矿在饱和溴水中溶解速度的办法,解决了铁矿石中硫化铁的测定方法。     

约束全局整数规划问题的填充函数法

本文给出了一类新的求解箱约束全局整数规划问题的填充函数，并讨论了其填充性质．基于提出的填充函数，设计了一个求解带等式约束、不等式约束、及箱约束的全局整数规划问题的算法．初步的数值试验结果表明提出的算法是可行的。     

一个求解框式约束线性规划的原一对偶路径跟踪内点算法

给出了一个求解框式约束线性规划问题的原一对偶路径跟踪内点算法，其迭代复杂性为Ｏ（ｎＬ）。     

非光滑多目标规划的广义凸对偶

定义了一种新的广义凸性概念，讨论了非凸非光滑多目标规划的Ｗｏｌｆｅ型对偶和Ｍｏｎｄ－Ｗｅｉｒ型对偶．